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Construcción de canales de ruido óptimos para una mayor robustez en el aprendizaje automático cuántico

Created by
  • Haebom

Autor

David Winderl, Nicola Franco, Jeanette Miriam Lorenz

Describir

En este artículo, investigamos la relación entre los canales de ruido cuántico y la privacidad diferencial (PD) como una forma de mejorar la seguridad contra ataques adversarios en modelos de aprendizaje automático cuántico (QML). Presentamos esta relación mediante la construcción de un conjunto de canales de ruido llamados canales $(\alpha, \gamma)$, que son esencialmente ε-PD. A través de esto, replicamos con éxito los límites de ε-PD observados en canales de despolarización y rotación aleatoria, verificando la generalidad de nuestro marco. Además, construimos canales óptimamente robustos utilizando programas semidefinidos y demostramos mediante una evaluación experimental a pequeña escala que el uso de canales de ruido óptimos en lugar de ruido de despolarización es útil para mejorar la precisión adversaria. Finalmente, evaluamos los efectos de las variables α y γ en la robustez certificable y los efectos de diferentes métodos de codificación en la robustez del clasificador.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Se presenta un método para garantizar la privacidad diferencial de los modelos QML utilizando canales de ruido cuántico.
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Generalizamos el límite ε-DP para varios canales de ruido introduciendo un nuevo conjunto de canales de ruido, llamados canales $(\alpha, \gamma)$.
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Configuración óptima del canal de ruido robusto y verificación del rendimiento mediante un programa de semidefinición.
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Presentando la posibilidad de mejorar la robustez de los modelos QML frente a ataques adversarios.
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Análisis del impacto de los métodos de codificación en la robustez de los modelos QML.
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Limitations:
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Las evaluaciones experimentales a pequeña escala limitan la generalización a aplicaciones del mundo real a gran escala.
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Ausencia de pautas claras para elegir parámetros óptimos para el canal $(\alpha, \gamma)$.
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Falta de una evaluación exhaustiva de las diversas técnicas de ataque adversarial.
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